印度地区气候暴露与多维贫困的空间格局关联研究：基于温度与降雨的实证分析

本研究针对气候变化与多维贫困(SDGs)的关联性问题，首次采用IPCC框架构建气候暴露指数，结合NFHS-5等698个印度地区数据，通过Fractional probit回归和空间分析发现：温度每升高1°C导致贫困增加1.21%，极端降雨与热浪天数显著加剧贫困，为气候敏感型减贫政策提供实证依据。

　　

在全球气候变暖背景下，印度作为全球第五大气候脆弱国家，正面临温度上升1.1°C和降雨模式剧变的双重挑战。与此同时，该国仍有14.3%人口深陷多维贫困（MPI），涉及健康、教育和生活标准等多维度剥夺。以往研究多孤立分析气候或贫困问题，而国际人口科学研究所的Suman Singh团队首次揭示了二者的空间耦合机制——当北方邦的农民因热浪损失小麦产量时，马哈拉施特拉邦的儿童可能因洪水中断学业，这种连锁反应尚未被系统量化。

研究团队整合CHRS气象数据与NFHS-5调查，采用三阶段方法：首先基于IPCC框架构建气候暴露指数（CEI），包含温度、降雨量及其变异系数；其次运用双变量局部空间自相关（LISA）识别热点区域；最后通过Fractional probit模型量化关联强度。样本覆盖印度698个地区，确保结论的代表性。

研究结果揭示四大发现：

1. 空间聚类特征：北方邦形成"高气候暴露-高贫困"聚集区（Moran's I=0.32，p<0.01），而喀拉拉邦呈现"低-低"聚集。
2. 温度效应：年均温每升1°C导致MPI上升1.21%（β=0.0121，95%CI:0.0092-0.0150），热浪天数增加使贫困率提升0.45%。
3. 降雨悖论：极端降雨日数（>204.5mm/日）与贫困正相关，但降雨变异性却呈负相关，可能因适度波动利于作物多样性。
4. 跨维度影响：气候暴露通过三重路径加剧贫困——农业减产（小麦单产降5-25%）、健康恶化（儿童营养不良OR=1.8）及教育中断（辍学率增加14%）。

讨论部分指出，该研究突破传统收入贫困视角，首次验证MPI对气候响应的敏感性。值得注意的是，1°C温升对贫困的影响强度相当于经济衰退期2年累积效应，这为《巴黎协定》的1.5°C控温目标提供了公共卫生依据。局限性在于未纳入冷浪变量，且MPI指标未涵盖气候适应性措施。

这项发表于《Sustainable Cities and Society》的成果，为制定靶向性气候适应政策提供科学依据：在热点区域优先部署耐旱作物和灾害预警系统，将气候韧性纳入精准扶贫指标体系，这正是实现SDGs"不落下任何人"承诺的关键突破。